本文作者：许凤华；魏媛；成功正常投稿发表论文到《统计与决策》2015年08期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：传统的平稳时间序列模型的建模方法,是以时间序列的样本自相关函数及偏自相关函数为依据进行模型识别,不可避免的会产生一定的误差。文章采用Pandit-Wu系统建模方法,该方法不用通过计算样本自相关函数和偏自相关函数进行模型识别,可以避免样本数据带来的误差。实证研究结果表明,利用Pandit-Wu系统建模方法构建的小麦价格指数平稳时间序列模型,具有较好的预测精度。
【论文正文预览】：0引言小麦价格指数预测的研究具有非常重要的理论意义和现实意义,一直备受经济学者的关注.小麦价格指数波动可能造成巨大的经济损失,同时也会影响社会稳定和宏观经济的稳定发展。ARMA模型能够对由农产品价格构成的时间序列进行分析,可以更好的解决相关预测问题,为决策者提供指
【文章分类号】：F224;F323.7
【稿件关键词】：ARMA模型价格指数显著性检验预测
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【稿件标题】：eviews arma模型预测|ARMA模型在小麦价格指数预测中的应用
【作者单位】：滨州学院数学与信息科学系;
【发表期刊期数】：《统计与决策》2015年08期
【期刊简介】：本刊文笔清新、内容务实、风格泼辣；统计与决策结合，理论与实务并重；立足统计理论，关注经济热点；推介决策方汉，引导工作实践；传递信息动态，宣扬强者风采；解答读者疑难，反映读者呼声。 统计与决策不仅连续入选北大核心目录，还被众多重点院校评为权威......更多统计与决策杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1110/)投稿信息
【版权所有人】：许凤华；魏媛；

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